Data-Intensive architecture for scientific knowledge discovery

Atkinson, Malcolm; Liew, Chee Sun; Galea, Michelle; Martin, Paul; Krause, Amrey; Mouat, Adrian; Corcho, Oscar y Snelling, D. (2012). Data-Intensive architecture for scientific knowledge discovery. "Distributed And Parallel Databases", v. 30 (n. 5-6); pp. 307-324. ISSN 0926-8782. https://doi.org/10.1007/s10619-012-7105-3.

Descripción

Título: Data-Intensive architecture for scientific knowledge discovery
Autor/es:
  • Atkinson, Malcolm
  • Liew, Chee Sun
  • Galea, Michelle
  • Martin, Paul
  • Krause, Amrey
  • Mouat, Adrian
  • Corcho, Oscar
  • Snelling, D.
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Distributed And Parallel Databases
Fecha: Octubre 2012
Volumen: 30
Materias:
Palabras Clave Informales: Knowledge discovery, Workflow management system, Descubrimiento de conocimientos, Sistema de gestión del flujo de trabajo.
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This paper presents a data-intensive architecture that demonstrates the ability to support applications from a wide range of application domains, and support the different types of users involved in defining, designing and executing data-intensive processing tasks. The prototype architecture is introduced, and the pivotal role of DISPEL as a canonical language is explained. The architecture promotes the exploration and exploitation of distributed and heterogeneous data and spans the complete knowledge discovery process, from data preparation, to analysis, to evaluation and reiteration. The architecture evaluation included large-scale applications from astronomy, cosmology, hydrology, functional genetics, imaging processing and seismology.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
FP7215024ADMIRESin especificarAdvanced Data Mining and Integration Research for Europe

Más información

ID de Registro: 16379
Identificador DC: http://oa.upm.es/16379/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:16379
Identificador DOI: 10.1007/s10619-012-7105-3
URL Oficial: http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10619-012-7105-3
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 11 Jul 2013 14:57
Ultima Modificación: 31 Oct 2014 12:00
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